
HyperVQ, eine neue Methode zur Vektorquantisierung, nutzt die Eigenschaften hyperbolischer Räume, um eine robuste und effiziente Tokenisierung zu erreichen. Die Formulierung als multinomiale logistische Regression in hyperbolischem Raum fördert die Entzerrung der Kodebuchvektoren und führt zu kompakteren Latenzdarstellungen, die sowohl für generative als auch diskriminative Aufgaben geeignet sind.


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Effiziente Tokenisierung und Analyse von Inhalten durch HyperVQ: Multinomiale logistische Regression in hyperbolischem Raum


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Die Arbeit stellt HyperVQ vor, eine Methode zur Vektorquantisierung, die auf einer multinomialen logistischen Regression in hyperbolischem Raum basiert. HyperVQ erzeugt gut entflochtene Tokenrepräsentationen, die sowohl für generative als auch diskriminative Aufgaben geeignet sind.
